Phân tích AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai
1. Bối cảnh tổng quan
1.1 Giới thiệu: "Đối tác mới" trong thời đại thông minh
Mỗi chu kỳ tiền điện tử sẽ thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành, mang lại cơ sở hạ tầng hoàn toàn mới:
Năm 2017, hợp đồng thông minh đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ICO.
Năm 2020, các bể thanh khoản của DEX đã mang đến cơn sốt mùa hè DeFi
Năm 2021, hàng loạt tác phẩm NFT ra đời đánh dấu sự xuất hiện của kỷ nguyên đồ sưu tầm kỹ thuật số.
Năm 2024, memecoin và nền tảng phát hành sẽ bùng nổ.
Sự bùng nổ của các lĩnh vực này không chỉ xuất phát từ đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường bò. Nhìn về năm 2025, AI đại lý sẽ trở thành một lĩnh vực mới nổi. Xu hướng này đạt đỉnh vào tháng 10 năm 2024, khi $GOAT ra mắt và đạt giá trị thị trường 150 triệu USD. Sau đó, Virtuals Protocol đã ra mắt Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh IP của cô gái hàng xóm, làm bùng nổ toàn ngành.
AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ thống AI Red Queen trong bộ phim kinh điển "Resident Evil". AI Agent trong thế giới thực là "người bảo vệ thông minh" của lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp các doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các nhiệm vụ phức tạp thông qua khả năng tự nhận thức, phân tích và thực hiện. Từ xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề, trở thành lực lượng then chốt trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới.
Ví dụ, AI AGENT có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu thu thập từ các nền tảng dữ liệu hoặc nền tảng mạng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của chính nó trong các lần lặp. AI AGENT được phân thành các loại khác nhau dựa trên những nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:
AI Agent thực thi: Tập trung vào việc hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như giao dịch, quản lý danh mục đầu tư hoặc chênh lệch giá.
Đại lý AI sáng tạo: Dùng để tạo nội dung, bao gồm văn bản, thiết kế thậm chí là sáng tác nhạc.
AI Agent dạng xã hội: Làm người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tương tác với người dùng, xây dựng cộng đồng và tham gia vào các hoạt động tiếp thị.
AI Agent điều phối: Điều phối các tương tác phức tạp giữa hệ thống hoặc các bên tham gia, đặc biệt thích hợp cho việc tích hợp đa chuỗi.
1.1.1 Lịch sử phát triển
Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự biến đổi của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi:
Năm 1956, thuật ngữ "AI" lần đầu tiên được đưa ra tại Hội nghị Dartmouth.
Vào những năm 1980, sự phát triển và thương mại hóa của hệ thống chuyên gia đã khiến các doanh nghiệp bắt đầu áp dụng công nghệ AI.
Năm 1997, máy tính Deep Blue của IBM đã đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới
Đầu thế kỷ này, sự tiến bộ về khả năng tính toán đã thúc đẩy sự trỗi dậy của học sâu
Những năm 2010, các tác nhân học tăng cường và các mô hình sinh như GPT-2 đã đạt được những bước đột phá.
Sự ra mắt của GPT-4 được coi là một bước ngoặt trong lĩnh vực đại lý AI
Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và có logic thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng đến các nhiệm vụ phức tạp hơn.
1.2 Nguyên lý hoạt động
Sự khác biệt giữa AI AGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: cảm nhận, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.
1.2.1 Mô-đun cảm nhận
AI AGENT thông qua mô-đun cảm nhận để tương tác với thế giới bên ngoài, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để nắm bắt dữ liệu bên ngoài. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, thường liên quan đến các công nghệ sau:
Thị giác máy tính: được sử dụng để xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Giúp AI AGENT hiểu và sinh ra ngôn ngữ của con người
Kết hợp cảm biến: Tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến thành một cái nhìn thống nhất
1.2.2 Mô-đun suy luận và quyết định
Sau khi nhận thức được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy diễn và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy diễn logic và xây dựng chiến lược dựa trên thông tin thu thập được. Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:
Công cụ quy tắc: Quyết định đơn giản dựa trên các quy tắc đã được thiết lập sẵn
Mô hình học máy: bao gồm cây quyết định, mạng nơ-ron, v.v., được sử dụng cho nhận diện và dự đoán mẫu phức tạp.
Học tăng cường: Để AI AGENT liên tục tối ưu hóa chiến lược quyết định trong quá trình thử và sai, thích ứng với môi trường thay đổi
1.2.3 Thực hiện mô-đun
Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, hiện thực hóa các quyết định của mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:
Hệ thống điều khiển robot: Dùng cho các thao tác vật lý, chẳng hạn như chuyển động của cánh tay robot.
Gọi API: Tương tác với hệ thống phần mềm bên ngoài, chẳng hạn như truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc truy cập dịch vụ mạng.
Quản lý quy trình tự động hóa: Trong môi trường doanh nghiệp, thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thông qua RPA (Tự động hóa quy trình bằng robot)
1.2.4 Mô-đun học tập
Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Mô-đun học thường được cải tiến thông qua các phương thức sau:
Học có giám sát: Sử dụng dữ liệu được gán nhãn để huấn luyện mô hình, giúp AI AGENT hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác hơn.
Học không giám sát: Phát hiện các mẫu tiềm ẩn từ dữ liệu chưa được gán nhãn, giúp đại lý thích nghi với môi trường mới
Học tập liên tục: Cập nhật mô hình bằng dữ liệu thời gian thực, giữ cho đại lý hoạt động trong môi trường động.
1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh thời gian thực
AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng lặp phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.
1.3 Tình trạng thị trường
1.3.1 Tình trạng ngành
AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, mang lại những biến đổi cho nhiều ngành công nghiệp. Theo báo cáo, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm đạt tới 44,8%.
Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các framework proxy nguồn mở. Xét về việc triển khai chuỗi công khai, Solana là chiến trường chính, trong khi đó cũng có những chuỗi công khai khác như Base chain có tiềm năng lớn.
Từ góc độ nhận thức thị trường, FARTCOIN và AIXBT đang dẫn đầu. Fartcoin được đề xuất phát hành bởi mô hình AI, đã đạt được giá trị tạm thời trên 1 tỷ USD vào tháng 12 năm 2024. AIXBT là một AI Agent dựa trên chuỗi Base được Virtuals Protocol ra mắt, cung cấp cho người dùng chức năng phân tích thị trường mạnh mẽ.
Từ góc độ kỹ thuật, công nghệ AI Agent đang phát triển theo hướng tương tác đa mô hình và khả năng ra quyết định tự chủ cao. Vào năm 2024, việc đưa vào học đa mô hình và mô hình tiền huấn luyện sinh tạo cho phép AI Agent hiểu và xử lý tốt hơn nhiều hình thức dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và giọng nói.
1.3.2 Lý do kết hợp giữa AI Agent và mô hình kinh tế token
Sự kết hợp giữa AI Agent và mô hình kinh tế token không chỉ là xu hướng phát triển công nghệ tất yếu, mà còn tạo ra một cơ chế động lực nội tại hiệu quả, minh bạch và phát triển bền vững cho hệ sinh thái của nó. Những lý do chính bao gồm:
Xây dựng hệ thống khuyến khích hiệu quả hơn
Tài sản hóa của AI Agent
Hỗ trợ tương tác và giao dịch giữa các AI Agent
Nâng cao tính minh bạch và an toàn của hệ thống
Tăng tốc hình thành một hệ sinh thái kinh tế AI toàn cầu, không biên giới
2. Phân tích ứng dụng crypto của AI Agent
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad là một nền tảng tập trung vào các đại lý thông minh và phát hành token liên quan, cho phép người dùng dễ dàng tạo và triển khai AI AGENT, đồng thời tích hợp liền mạch với các nền tảng mạng xã hội để thực hiện tương tác người dùng tự động.
2.1.1 Giao thức ảo
Virtuals Protocol được ra mắt trên Base, người dùng có thể dễ dàng triển khai AI AGENT của riêng họ bằng cách sử dụng VIRTUAL token. Các đặc điểm bao gồm:
Tạo và triển khai: Mỗi đại lý cần 100 VIRTUAL token để khởi động, thông qua cơ chế liên kết đường cong đảm bảo tính thanh khoản ban đầu.
Cơ chế vốn hóa: Sau khi đạt ngưỡng vốn hóa nhất định, đại lý sẽ bước vào giai đoạn mới, tự động triển khai bể thanh khoản
Tương tác tự trị: Đại lý có thể tự động hóa các nhiệm vụ như giao dịch và tham gia các hoạt động cộng đồng
Sự thành công của Virtuals Protocol đến từ một loạt các chuyển đổi và sáng kiến đổi mới quan trọng. Đội ngũ đã chuyển mình từ PathDAO thành giao thức AI AGENT và nhanh chóng trở thành một dự án hàng đầu với vốn hóa thị trường đạt 1,7 tỷ đô la.
2.1.2 Holoworld
Holoworld là một khung công nghệ hoàn chỉnh cho AI+ trò chơi, nhằm mục đích dân chủ hóa việc sáng tạo nhân vật AI thông qua nền tảng này, cách mạng hóa hoàn toàn mô hình tương tác kỹ thuật số. Các mô-đun cốt lõi của nó bao gồm:
Phát triển não bộ
Tùy chỉnh tính cách nhân vật
Tích hợp hành vi cá nhân hóa
Tích hợp kho tri thức
Sáng tạo hình đại diện 3D
Holoworld cũng đã ra mắt Thị Trường Đại Lý, cho phép bất kỳ ai tạo ra và triển khai các đại lý AI đa phương thức.
2.2 AIAGENT khung
ai16z là dự án then chốt thúc đẩy việc kể chuyện AI AGENT, khung mã nguồn mở ElizaOS đã trở thành tâm điểm của thị trường.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS là một bộ công cụ hỗ trợ tạo ra AGENT AI tùy chỉnh, với hiệu ứng mạng mạnh mẽ và khả năng mở rộng vô hạn. Kiến trúc của nó được chia thành năm thành phần chính:
Đại lý (Agent)
Hành động (Actions)
Đánh giá viên (Evaluators)
Nhà cung cấp (Providers)
Hệ thống bộ nhớ (Memory System)
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) là phiên bản nâng cấp của DeFi, giúp mọi người dễ dàng sử dụng DeFi hơn. Các lĩnh vực ứng dụng chính bao gồm:
2.3.1 Lớp trừu tượng
Lớp trừu tượng ẩn đi sự phức tạp của DeFi thông qua giao diện trực quan, giúp người dùng tương tác với các giao thức DeFi bằng các chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Các dự án chính bao gồm:
GRIFFAIN: Cho phép người dùng thực hiện nhiều thao tác từ đơn giản đến phức tạp.
ORBIT / GRIFT: Tập trung vào trải nghiệm DeFi trên chuỗi, nhấn mạnh tính năng cross-chain
HEYANON: Giao thức DeFi trí tuệ nhân tạo, đơn giản hóa tương tác DeFi và tổng hợp thông tin dự án
2.3.2 Đại lý giao dịch tự chủ
Các đại lý giao dịch tự động có thể thích nghi với môi trường, học hỏi và đưa ra quyết định thông minh hơn theo thời gian. Các dự án chính bao gồm:
ai16z: Phiên bản VC AI đầu tiên, kết hợp quản trị phi tập trung và tiềm năng mạnh mẽ của AI
ALMANAK: Cung cấp cho người dùng AI AGENT định lượng cấp tổ chức
COD3XORG / BIGTONYXBT: Hệ sinh thái DeFAI nhằm đơn giản hóa việc tạo đại lý giao dịch
2.3.3 dApp được điều khiển bởi AI
dApps được điều khiển bởi AI đại diện cho một lĩnh vực đầy tiềm năng nhưng vẫn đang ở giai đoạn đầu. Một số dự án trọng điểm bao gồm:
ARMA：Giao thức nông nghiệp tiền tệ ổn định tự chủ
Modius：Nông trại LP Balancer tự chủ代理
Amplifi Lending Agents：đại lý cho vay tự động
2.4 AI AGENT+trò chơi
Việc ứng dụng AI AGENT trong ngành công nghiệp trò chơi đang cách mạng hóa mọi khía cạnh của lối chơi và phát triển trò chơi, các ứng dụng chính bao gồm:
Tối ưu hóa hành vi NPC
Tạo nội dung theo chương trình
Điều chỉnh độ khó tự thích ứng
Lập kế hoạch đường đi và dẫn đường
Tăng cường hình ảnh
Phân tích tâm lý người chơi
Các dự án chính bao gồm:
2.4.1 Digimon
Digimon là một khung công nghệ AI+ trò chơi hoàn chỉnh, thông qua việc tích hợp sâu sắc công nghệ AI vào phát triển trò chơi, giúp các nhà sáng tạo có thể xây dựng những trò chơi hấp dẫn, động và thú vị hơn.
2.4.2 Illuvium
Illuvium là một trò chơi RPG và NFT được xây dựng trên Ethereum, hợp tác với Virtuals Protocol, sử dụng công nghệ AI để cung cấp hành vi động, thông minh cho NPC.
2.4.3 Smolverse
Smolverse là một dự án game và NFT trên Treasure DAO, đang phát triển một trò chơi AI Tomogatchi trên chuỗi có tên là "Smolworld", kết hợp với khung Agent của Eliza.
 và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MEVHunterZhang
· 1giờ trước
又有新🐑要 chơi đùa với mọi người rồi
Xem bản gốcTrả lời0
JustHodlIt
· 8giờ trước
Token đồ ngốc năm nào cũng có!
Xem bản gốcTrả lời0
MelonField
· 8giờ trước
又是AI又是coin的 đồ ngốc chơi đùa với mọi người接着割
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropCollector
· 8giờ trước
Từ đâu ra 150m mà không phải là Được chơi cho Suckers?
Xem bản gốcTrả lời0
TestnetScholar
· 8giờ trước
新一轮Phiếu giảm giá又来了
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketBard
· 8giờ trước
Cuối cùng đều nhờ vào thị trường tăng.
Xem bản gốcTrả lời0
ForumLurker
· 8giờ trước
thế giới tiền điện tử mới lại có một đợt thao túng nữa rồi sao?
Sự trỗi dậy của AI AGENT: Xây dựng hệ sinh thái thông minh Web3 tương lai
Phân tích AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai
1. Bối cảnh tổng quan
1.1 Giới thiệu: "Đối tác mới" trong thời đại thông minh
Mỗi chu kỳ tiền điện tử sẽ thúc đẩy sự phát triển của toàn ngành, mang lại cơ sở hạ tầng hoàn toàn mới:
Sự bùng nổ của các lĩnh vực này không chỉ xuất phát từ đổi mới công nghệ, mà còn là kết quả của sự kết hợp hoàn hảo giữa mô hình tài chính và chu kỳ thị trường bò. Nhìn về năm 2025, AI đại lý sẽ trở thành một lĩnh vực mới nổi. Xu hướng này đạt đỉnh vào tháng 10 năm 2024, khi $GOAT ra mắt và đạt giá trị thị trường 150 triệu USD. Sau đó, Virtuals Protocol đã ra mắt Luna, lần đầu tiên xuất hiện với hình ảnh IP của cô gái hàng xóm, làm bùng nổ toàn ngành.
AI Agent có nhiều điểm tương đồng với hệ thống AI Red Queen trong bộ phim kinh điển "Resident Evil". AI Agent trong thế giới thực là "người bảo vệ thông minh" của lĩnh vực công nghệ hiện đại, giúp các doanh nghiệp và cá nhân đối phó với các nhiệm vụ phức tạp thông qua khả năng tự nhận thức, phân tích và thực hiện. Từ xe tự lái đến dịch vụ khách hàng thông minh, AI Agent đã thâm nhập vào nhiều ngành nghề, trở thành lực lượng then chốt trong việc nâng cao hiệu quả và đổi mới.
Ví dụ, AI AGENT có thể được sử dụng để giao dịch tự động, dựa trên dữ liệu thu thập từ các nền tảng dữ liệu hoặc nền tảng mạng xã hội, quản lý danh mục đầu tư theo thời gian thực và thực hiện giao dịch, liên tục tối ưu hóa hiệu suất của chính nó trong các lần lặp. AI AGENT được phân thành các loại khác nhau dựa trên những nhu cầu cụ thể trong hệ sinh thái tiền điện tử:
1.1.1 Lịch sử phát triển
Quá trình phát triển của AI AGENT cho thấy sự biến đổi của AI từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng rộng rãi:
Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn đã trở thành một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AI. Hiệu suất xuất sắc của chúng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép các tác nhân AI thể hiện khả năng tương tác rõ ràng và có logic thông qua việc sinh ngôn ngữ. Điều này đã cho phép các tác nhân AI được áp dụng trong các tình huống như trợ lý trò chuyện, dịch vụ khách hàng ảo, và dần dần mở rộng đến các nhiệm vụ phức tạp hơn.
1.2 Nguyên lý hoạt động
Sự khác biệt giữa AI AGENT và robot truyền thống là chúng có khả năng học hỏi và thích ứng theo thời gian, đưa ra những quyết định tinh vi để đạt được mục tiêu. Quy trình làm việc của AI AGENT thường tuân theo các bước sau: cảm nhận, suy luận, hành động, học hỏi, điều chỉnh.
1.2.1 Mô-đun cảm nhận
AI AGENT thông qua mô-đun cảm nhận để tương tác với thế giới bên ngoài, thu thập thông tin môi trường. Chức năng của phần này tương tự như các giác quan của con người, sử dụng cảm biến, camera, microphone và các thiết bị khác để nắm bắt dữ liệu bên ngoài. Nhiệm vụ cốt lõi của mô-đun cảm nhận là chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có ý nghĩa, thường liên quan đến các công nghệ sau:
1.2.2 Mô-đun suy luận và quyết định
Sau khi nhận thức được môi trường, AI AGENT cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Mô-đun suy diễn và quyết định là "bộ não" của toàn bộ hệ thống, nó thực hiện suy diễn logic và xây dựng chiến lược dựa trên thông tin thu thập được. Mô-đun này thường sử dụng các công nghệ sau:
1.2.3 Thực hiện mô-đun
Mô-đun thực thi là "tay và chân" của AI AGENT, hiện thực hóa các quyết định của mô-đun suy diễn. Phần này tương tác với các hệ thống hoặc thiết bị bên ngoài để hoàn thành các nhiệm vụ được chỉ định. Mô-đun thực thi phụ thuộc vào:
1.2.4 Mô-đun học tập
Mô-đun học là năng lực cạnh tranh cốt lõi của AI AGENT, nó cho phép đại lý trở nên thông minh hơn theo thời gian. Mô-đun học thường được cải tiến thông qua các phương thức sau:
1.2.5 Phản hồi và điều chỉnh thời gian thực
AI AGENT tối ưu hóa hiệu suất của mình thông qua vòng lặp phản hồi liên tục. Kết quả của mỗi hành động sẽ được ghi lại và sử dụng để điều chỉnh quyết định trong tương lai. Hệ thống khép kín này đảm bảo tính thích ứng và linh hoạt của AI AGENT.
1.3 Tình trạng thị trường
1.3.1 Tình trạng ngành
AI AGENT đang trở thành tâm điểm của thị trường, mang lại những biến đổi cho nhiều ngành công nghiệp. Theo báo cáo, thị trường AI Agent dự kiến sẽ tăng từ 5,1 tỷ USD vào năm 2024 lên 47,1 tỷ USD vào năm 2030, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm đạt tới 44,8%.
Các công ty lớn cũng đã tăng cường đầu tư vào các framework proxy nguồn mở. Xét về việc triển khai chuỗi công khai, Solana là chiến trường chính, trong khi đó cũng có những chuỗi công khai khác như Base chain có tiềm năng lớn.
Từ góc độ nhận thức thị trường, FARTCOIN và AIXBT đang dẫn đầu. Fartcoin được đề xuất phát hành bởi mô hình AI, đã đạt được giá trị tạm thời trên 1 tỷ USD vào tháng 12 năm 2024. AIXBT là một AI Agent dựa trên chuỗi Base được Virtuals Protocol ra mắt, cung cấp cho người dùng chức năng phân tích thị trường mạnh mẽ.
Từ góc độ kỹ thuật, công nghệ AI Agent đang phát triển theo hướng tương tác đa mô hình và khả năng ra quyết định tự chủ cao. Vào năm 2024, việc đưa vào học đa mô hình và mô hình tiền huấn luyện sinh tạo cho phép AI Agent hiểu và xử lý tốt hơn nhiều hình thức dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và giọng nói.
1.3.2 Lý do kết hợp giữa AI Agent và mô hình kinh tế token
Sự kết hợp giữa AI Agent và mô hình kinh tế token không chỉ là xu hướng phát triển công nghệ tất yếu, mà còn tạo ra một cơ chế động lực nội tại hiệu quả, minh bạch và phát triển bền vững cho hệ sinh thái của nó. Những lý do chính bao gồm:
2. Phân tích ứng dụng crypto của AI Agent
2.1 AI AGENT LAUNCHPAD
AI Agent Launchpad là một nền tảng tập trung vào các đại lý thông minh và phát hành token liên quan, cho phép người dùng dễ dàng tạo và triển khai AI AGENT, đồng thời tích hợp liền mạch với các nền tảng mạng xã hội để thực hiện tương tác người dùng tự động.
2.1.1 Giao thức ảo
Virtuals Protocol được ra mắt trên Base, người dùng có thể dễ dàng triển khai AI AGENT của riêng họ bằng cách sử dụng VIRTUAL token. Các đặc điểm bao gồm:
Sự thành công của Virtuals Protocol đến từ một loạt các chuyển đổi và sáng kiến đổi mới quan trọng. Đội ngũ đã chuyển mình từ PathDAO thành giao thức AI AGENT và nhanh chóng trở thành một dự án hàng đầu với vốn hóa thị trường đạt 1,7 tỷ đô la.
2.1.2 Holoworld
Holoworld là một khung công nghệ hoàn chỉnh cho AI+ trò chơi, nhằm mục đích dân chủ hóa việc sáng tạo nhân vật AI thông qua nền tảng này, cách mạng hóa hoàn toàn mô hình tương tác kỹ thuật số. Các mô-đun cốt lõi của nó bao gồm:
Holoworld cũng đã ra mắt Thị Trường Đại Lý, cho phép bất kỳ ai tạo ra và triển khai các đại lý AI đa phương thức.
2.2 AIAGENT khung
ai16z là dự án then chốt thúc đẩy việc kể chuyện AI AGENT, khung mã nguồn mở ElizaOS đã trở thành tâm điểm của thị trường.
2.2.1 Eliza OS
ElizaOS là một bộ công cụ hỗ trợ tạo ra AGENT AI tùy chỉnh, với hiệu ứng mạng mạnh mẽ và khả năng mở rộng vô hạn. Kiến trúc của nó được chia thành năm thành phần chính:
2.3 DEFAI
DeFAI (DeFi + AI) là phiên bản nâng cấp của DeFi, giúp mọi người dễ dàng sử dụng DeFi hơn. Các lĩnh vực ứng dụng chính bao gồm:
2.3.1 Lớp trừu tượng
Lớp trừu tượng ẩn đi sự phức tạp của DeFi thông qua giao diện trực quan, giúp người dùng tương tác với các giao thức DeFi bằng các chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Các dự án chính bao gồm:
2.3.2 Đại lý giao dịch tự chủ
Các đại lý giao dịch tự động có thể thích nghi với môi trường, học hỏi và đưa ra quyết định thông minh hơn theo thời gian. Các dự án chính bao gồm:
2.3.3 dApp được điều khiển bởi AI
dApps được điều khiển bởi AI đại diện cho một lĩnh vực đầy tiềm năng nhưng vẫn đang ở giai đoạn đầu. Một số dự án trọng điểm bao gồm:
2.4 AI AGENT+trò chơi
Việc ứng dụng AI AGENT trong ngành công nghiệp trò chơi đang cách mạng hóa mọi khía cạnh của lối chơi và phát triển trò chơi, các ứng dụng chính bao gồm:
Các dự án chính bao gồm:
2.4.1 Digimon
Digimon là một khung công nghệ AI+ trò chơi hoàn chỉnh, thông qua việc tích hợp sâu sắc công nghệ AI vào phát triển trò chơi, giúp các nhà sáng tạo có thể xây dựng những trò chơi hấp dẫn, động và thú vị hơn.
2.4.2 Illuvium
Illuvium là một trò chơi RPG và NFT được xây dựng trên Ethereum, hợp tác với Virtuals Protocol, sử dụng công nghệ AI để cung cấp hành vi động, thông minh cho NPC.
2.4.3 Smolverse
Smolverse là một dự án game và NFT trên Treasure DAO, đang phát triển một trò chơi AI Tomogatchi trên chuỗi có tên là "Smolworld", kết hợp với khung Agent của Eliza.
![Giải mã AI AGENT: Sức mạnh thông minh định hình hệ sinh thái kinh tế mới trong tương lai](